AI应用实例分析——图像检索

编辑导语:在人工智能技术方面,图像视觉应该是被应用最广泛的技术之一Μ。本文作者从关键技术和产品设计两大方面,围绕图像检索技术的应用进行了产ਜ਼品介绍,推荐想了解图像检索ω的童鞋看看。

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前一节â主要跟大家讨论了文本纠错技术的应用,本节将跟大家讨论分享关੒于图像视觉方面的应用——图像检索。

在人工智能技术应用方面,图像视觉应该是被应用最广泛的技术之一,从最早的安防监控,到后面落地最多的人脸识别,都是图像技术的应用,本文想围绕图像检索技术的应用进行产品介绍。

图像检索技术在实际应用中包括了检索+识别(相似度度量)两个部分,目前重点应用于泛搜索引擎中,百度搜索、谷歌搜索、淘宝拍立淘等都可以支持通过图⌋片检索实现信息查找。

相对于文字搜索而言,图像检索更直观,更易操作,尤其是对于陌生信息的检È索,可以直接通过拍照实现信息的检索。

一、关键技术

图像检索包括了基于文本的图像检索和基于内容的઻图像检索。基于文本的图像检索主要通过对图像进行文本描述,提炼关键词等标签信息,后续在进行检索时,可以通过检索关键词的方式查找对应的图片,这种方式跟用百度查找“胡歌”返回胡歌Ù的照片是一致的;

基于内容的图像检索是通过提取图像的纹理、颜色、梯度或者其他高层语义特征等作为图像特征来计算图像间的相似度,实现图像检ਖ਼索。

1. 基于文本的图像检索

如果需要高查准率,就需要精确的标签数据,而精确的标签数据对于人工标注来说是耗时耗力的,甚至有些图像很难用有限的关键词能描述清楚。目前通常情况下会先基于图像内容分析进行自动标注,然后只要存储图像和文本标签即可,虽然会降低查准率,但是仍然可以保证文本检索。

2. 基于内容的图像检索

虽然搜索精度不一定如文本搜索,并且容易受到图像质量(光照、遮挡、背景复杂度等)的影响,但是对用户而言,搜索难度将降低,可以实现所见即所得,只要拍照出发搜索即可。因此,可应用范围将更加广阔。

3. 分布式存储技术

મ除了关键的算法技术,还需要跟工程相关的分布式存储技术,因为在实际工程应用中,涉及到的索引结构Ò需要支持到10亿量级的,所以如何构建并存储图片的特征索引信息,需要工程上进行优化(ps:由于过于技术化,笔者也不敢班门弄斧了)。

在实际应用中,基于文本和基于内容的图像检索一般是解耦的,产品设计可以选择两者并存,或者独立使用。

比如在电商中,淘宝通过知识图谱技术构建了大量的商品画像,所以用户可以通过文本搜索,同时拍立淘也支持图像搜商品;而某些识花等小软件则是单纯通过以图搜图实现。具体的还ਫ਼是需要产品根据实际应用场景来决定。

本文下面将重点介绍的是基于内容的图像检索,其中基于内容的图像检索,从产品的输入角度又可以分为以图搜、以视频搜和以音频搜,列举出来的话是图搜图、图搜视频、视频搜视频。

二、产品设计

1. 应用场景

(1)目前常见的图像搜索应用场景有以下几种:

  1. 拍立淘的电商应用场景,通过拍照识图,实现快速购物,提高购物体验。
  2. 视觉中国的图片库类的图片查找应用场景,实现图片查找应用,和版权鉴定。
  3. 阿里在工业场景中提供的布料纺织品的图像检索技术,快速了解布料的供应信息。
  4. 医疗诊断方面,可以通过图像检索在医学影像库找到相似医学病灶的案例,从而协助病情的诊断的应用场景。

(2)本文选择图片库类的图片检索为应用场ટ景,讲述产品设计中的业务流程和需要支持的产品能力,其中图片库类的图片检索应用场景有以下两个:

  1. 供稿人上传图片,为保证图片版权,会对供稿人图片与现有图片库进行查重,避免侵权行为。
  2. 用户查找并下载图片,为了满足用户的图片需求,一般会进行相似图片推荐。

2. 检索技巧

先确定应用场景不仅是为了便于产ï品设计,也是为了检索技术的选择,从图像检索的特征来看一般包括两种类型:

  1. 相同图搜索:是指返回与查询图片包含相同主体的图片,一般是完全相同或具备相同主体的图片,主要适用于重复图片检测、图片精确查找等场景。
  2. 相似图搜索:是指返回与查询图片内容语义相似的图片,内容语义相似包括在图片类型、颜色、布局、内容、风格和纹理等特征方&面的相似,主要应用于相似图片素材搜索、相似图片推荐等场景;

在图ƒ片库的图片检索应用场景中,这两个场景都是要支持的,因此相同图检索,和相似图检索都需要包含的。

但是௄实际上相¾似图的结果通常情况下是包含相同图的,相同图是相似图的一个子集。之所以区分开来,是为了便于产品设计,因为在实际过程中,需要设定一个阈值来决定返回结果,但是如果想让相似图都能包含ણ相同图,则很难指定一个通用的阈值,因此,可以根据实际场景分别调用两个模型。

3. 产品功能设计

(1)业务流程

产品的核心业务流程主要包括三点:

  1. 历史图片入库,建立图片库和图片特征索引库。
  2. 查询图片,基于相似图的特征提取和检索引擎在历史图片库中查找相似图片。
  3. 供稿新图片,基于相同图的特征提取和检索引擎在历史图片库中查重,若不重复,则允许图片入库;若有主体重复的图片,则提醒供稿人,图片存在侵权风险,并拒绝入库。


ps:相同图和相似图的特征提取是不一样的,这里为了简化流程,因此画在了一起。

(2)产品功能

这里将列举描述产品的主要功能,涉及工作因素,无法提供页面交互功能细节。

  • 图片底库管理:用于管理图片数据,可以根∑据图片类型、时间、用途等分类,功能包括:新建底库、删除底库、编辑底库名称。
  • 图片新增:用于在底库中新增图片,比如上述的供稿图片审核通过,就需要调用૪图片新增入库操作,功能包括:单张图片新增、批量图片新增。

(注意点:图片的大小、图片的分辨率、批量上传的á图片数量等限制条件。)

  • 图片删除:用于删除底库中过期或者脏的数据,同样支持单张删除或者批量删除。
  • 图片检索:用于查询与上传图片相似或者相同的图片,这里可以根据实际场景进行设计,增加参数是否做主体识别,如果做主体识别,则调用相同图检索;如果ξ不做主体识别,则调用相似图检索。
  • 索引库更新机>制Ü:图片新增或者删除后,如何更新图片的特征索引库,以新增为例,是在新增后实时更新索引库还是定时更新,这个需要产品根据场景判断。一般当底库较小,且日常并发检索较小时,可以考虑实时更新;当底库容量较大,且频繁发生检索时,建议可以选择定时更新,如选取闲时更新。

4. 产品评估

产品设计中,还需要对产品性能进行评估,包括算法和工程两个方面:

  1. 算法侧:计算查询结果top k的精确率和召回率,再根据实际应用场景判断是保召回还是保精确。
  2. 工程侧:计算检索多并发时的处∀理速度和存储资源消耗,力求降低存储成本并提高检索响应速度。

三、结论

随着AI技术和互联网应用的发展,图搜这样的智能化检索方式将会有更多的落地场景,但是对于∏产品设计而言,需要根据实际场景结合技术现状考虑。

比如在推荐场景中,为了更多能留住客户,在尽可能保证高精确率的情况下,k的上限就会取得较大,这样就能给用户更多的返回结果。因此为了能满足检索业务的需要,同时提Ê高用ò户体验,就需要产品能多思考实际业务场景。

 

本文由@Eric_d 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

题图来自 Unsplash,基于CC0协ੜ议

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